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《机器人简史》（第三版）介绍了机器人发展的历史、态势和趋势，以简明扼要、通俗易懂、图文并茂的形式向读者展开了一幅波澜壮阔的机器人世界的画卷。希望本书能为机器人领域的研究者和对该领域感兴趣的读者提供有益的借鉴与启示。

MindManager是一款不可多得的商务化思维导图软件。《MindManager思维导图与信息可视化官方标准教程》定位于初、中、高级MindManager读者。通过《MindManager思维导图与信息可视化官方标准教程》的学习，初级读者能够创建导图文档，掌握常规方法绘制含有主题文本与图像、编号、图标的导图，绘制基本能用的导图；中级读者能初步使用任务窗格来进行快速操作与资源整合，全面掌握默认模板设置和使用空白模板来创建导图文档的方法，熟练管理导图文档及其属性；高级读者能够全面进行MindManager选项设置，熟练使用各种导图模板创建文档与自定义导图模板，全面掌握美化导图的方法，熟悉导图的发布共享、协同制作与审阅，从而游刃有余地使用MindManager来绘制规范、高质量的导图。

本书主要收录和解释国防科研试验通信常用术语和独有术语。每个术语词条的内容包括中文名称，英文名称及其简称，定义，中文简称和同义名称，内容解释、与近义词语的辨析、使用规范。读者对象为通信专业大专以上文化水平的技术人员和管理人员。

本书是《大学计算机基础》（2013版）的第3版。全书共9章，第1、2章介绍了计算机基础知识及计算机系统的基本组成；第3章介绍了计算机网络与信息安全；第4章介绍了操作系统Windows 10的主要功能；第5、6、7章分别介绍了Office 2016的主要组件Word、Excel、PowerPoint的主要应用；第8章介绍了计算思维于算法的基本思想；第9章介绍了Python程序设计语言的基础知识。 本书内容丰富、叙述清晰、循序渐进，采用新形态形式构建，提供大量资源，包括扩展阅读、微视频和自测题等。建议广大读者借助在线开放课程进行学习，效果更佳。本书适合高等学校非计算机专业本专科学生使用。

本书为国家精品课程“计算机通信与网络”（南京邮电大学）的主讲教材。本书系统地介绍了计算机通信与网络的基本概念和基本理论与技术，强调网络技术的应用。具体内容包括计算机网络的基本概念、发展历史、体系结构、数据通信技术基础、以及物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层等层次的基本概念与功能，同时还包含了计算机网络发展动态、网络管理和网络安全等相关的内容。各章后附有练习题，并附有习题解答和电子教案等教学辅助材料。本书注重基本概念，并从实际应用出发，通过较多的例题来说明概念和理论，便于教和学。 本书内容覆盖了研究生入学考试课程“计算机学科专业基础综合考试”中的“计算机网络”课程的大纲范围，同时也参照了教育部高等学校计算机学科与技术教学指导委员制订的有关专业规范。 本书可作为高等学校计算机及相关专业中计算机网络等相关课程的教材，也可作为其他专业师生和科技工作者的参考用书。

本书详细阐述了稀疏矩阵相关计算的应用背景，并对目前已知的主要压缩编码格行了简要介绍。在此基础上，分别对稀疏矩阵向量乘（SpMV）、稀疏矩阵、稀疏矩阵乘（SpGEMM）的算法设计和实现技行了详细阐述。介绍了面向异构计台的稀疏矩阵划分方法及SpMV负载均衡算法，能够充分利用CPU GPU以及多GPU构成的异构计算系统的资源。介绍了一种基于数学形态学的稀疏矩阵划分方法，该方法基于稀疏矩阵缩略图和形态学方法，提取稀疏矩阵中稠密子矩阵括矩形区域、三角形区域，以及对角线，并根据非零元分布为不同的子矩阵选择较优的压缩编码格式。本书还介绍了基于机器学SpMV性能预测方法，以及多精度优化相关内容。后对常用的开源库程序以及相关的工行了简要介绍。本书建议的读者为从事相关科学计算和工程计算的研究人员、工程师，以及从事大规模稀疏线性方程组求解和稀疏矩阵计算优化的高校教师和研究生。

云计算已经从概念走向现实，从讨论走向实践。各种各样的云计算平台层出不穷，基于云计算的应用也不断推出。相对于天价的商业云计算软件，众多的云计算爱好者和公司开始考虑一种易用的开源云计算软件。开源云OpenStack正是在这样的环境下诞生的。本书以实践为宗旨，采用自动部署工具带领读者一步一步构建企业云平台，同时还分享了OpenStack的最佳实践方法，帮助读者深入了解企业级私有化云平台的优势和特点。 本书内容丰富，注重系统性、实践性和可操作性，对每个技术点都有相应的操作示例，便于读者快速掌握要点。

本书围绕智慧农业项目涉及的常用模块组件的安装、连接、配置、调试和日常操作、维护等工作任务，详细介绍了智慧农业中各类物联网传感器、执行器、数字量／模拟量采集器、物联网网关、无线路由器、物联网云平台、应用定制开发等相关内容。本书可作为职业技术院校物联网技术及其相关专业的实训教材，也可供智慧农业物联网项目方案设计、建设实施与运行维护的相关技术人员阅读和参考。本书有彩图等配套资源，读者可通过扫描二维码查看。

本书系统全面地阐述了对偶学习，可以帮助相关研究人员和从业者更好地了解该领域的前沿技术。全书分为五部分。第一部分简要介绍机器学习和深度学习的基础知识。第二部分以机器翻译、图像翻译、语音处理及其他自然语言处理/计算机视觉任务为例，详细介绍了基于对偶重构准则的算法。算法包括对偶半监督学习、对偶无监督学习、多智能体对偶学习等。关于图像翻译，介绍了包括CycleGAN、DualGAN、DiscoGAN、cdGAN在内的算法以及近期发展。第三部分介绍基于概率准则的若干研究，包括基于联合概率准则的对偶有监督学习和对偶推断，以及基于边缘概率准则的对偶半监督学习。第四部分从理论角度解读了对偶学习，并且讨论了和其他学习范式的联系。第五部分总结了全书内容并给出若干未来研究方向。本书还就进一步阅读提供了建议，给出了相关文献，以帮助读者深入了解该领域、推动该领域的发展。